流水线并行（Pipeline Parallelism）最早是 Google 在 Gpipe 论文中提出的，这种并行训练模式能够充分利用多 GPU 的资源高效地训练评估大模型。目前 PyTorch 最新版本是 2.2，流水线并行的功能是基于 torchgpipe 论文中的设计来实现的，该功能当前还处于试验阶段。 问题背景 大模型无法直接放到单个 GPU 中进行训练，通过模型并行（Model Parallelism）的方法可以把模型进行分片，每一个分片放置到一个 GPU 上，这样能够很好实现模型并行且利用多 GPU 的资源。虽然使用这种较为初级的方式能够实现大模型的训练，但在训练的过程中并不能充分利用 GPU 资源，因为对顺序（Sequential）模型来说它每次只能激活一个 GPU 来进行训练，其它的 GPU 此时是闲置的，所以在底层设备上其实仍然是顺序执行。 例如，对一个有 4 层的顺序（Sequential）神经网络模型，经过模型分片后，训练过程中每一层（或 Subnetwork）放在一个 GPU 上，先进行前向传播计算得到 Loss，然后反向传播计算梯度，如下图所示： 使用这种方式利用 GPU 训练，我们可以看到在训练过程中 GPU 完全没有被充